YOLOv12：首个以Attention为核心的实时目标检测框架

YOLOv12标志着YOLO目标检测系列的重大进化，首次引入以注意力为核心的方法。这个版本集成了一种新颖的区域注意力模块（A2）和残差高效层聚合网络（R-ELAN），旨在提升计算效率和实时检测能力。YOLOv12以产生更清晰的物体轮廓和更准确的前景激活而脱颖而出，胜过其前辈YOLOv10和YOLOv11。YOLOv12的进步为更强大的实时目标检测器的发展指明了一个有前途的方向，使其成为对那些对尖端人工智能和计算机视觉技术感兴趣的人具有吸引力的阅读材料。- YOLOv12是一种以Attention为核心的实时目标检测框架。 - YOLOv12通过引入区域注意力模块（A2）和残差高效层聚合网络（R-ELAN）来改进注意力机制的效率和稳定性。 - YOLOv12在COCO数据集上取得了竞争力的性能，同时具有较低的计算开销和参数量。 - YOLOv12在准确率-参数量平衡和CPU推理速度方面优于现有方法。 - YOLOv12通过区域注意力机制提升了目标感知能力，生成更清晰的目标轮廓和精确的前景激活。